L’art de connecter les agents IA aux données utiles

Les agents d’IA ont besoin de données externes pour être efficaces dans le monde réel

Si vos agents d’IA n’ont pas accès à des données externes en temps réel, ils sont en fait aveugles au présent.

Vous pouvez avoir le meilleur modèle du monde, mais il n’apportera pas de valeur réelle s’il n’est pas lié à l’instant présent. Les connaissances internes de l’entreprise n’ont qu’une portée limitée. Les données passées ne peuvent pas aider un agent d’IA à décider ce qui est en stock aujourd’hui, à suivre l’emplacement actuel d’une commande ou à comprendre la dernière requête d’un client dans son contexte. Si vos agents opèrent dans des environnements en évolution rapide (finance, logistique, assistance à la clientèle), les données externes en temps réel ne sont pas facultatives. Elles sont fondamentales.

Selon une étude réalisée par PwC en 2025, près de 80 % des entreprises déploient déjà des agents d’intelligence artificielle. C’est un signal fort que les entreprises attendent de ces systèmes qu’ils gèrent des tâches opérationnelles en direct, et pas seulement des fonctions d’autocomplétion glorifiées. Et pour fonctionner efficacement, ils ont besoin de pipelines de données qui s’étendent bien au-delà de ce que vous avez déjà stocké.

Autre préoccupation : le volume et la variété. Une étude réalisée par Tray.ai en 2024 a révélé que 42 % des entreprises ont besoin d’accéder à au moins huit sources de données externes pour déployer l’IA agentique. Pensez-y comme si vous donniez à votre IA une vue panoramique du monde, et non un tunnel. Les fluctuations de prix, le comportement des clients, les signaux du marché ou les mises à jour de conformité en temps réel proviennent tous de l’extérieur de votre pare-feu.

Or Lenchner, PDG de Bright Data, le dit simplement : 90 % des données d’entreprise sont non structurées. Cela signifie que vos agents ont besoin d’interfaces conçues pour extraire la clarté du chaos. Ils doivent parcourir des documents à forte teneur en texte, des flux sociaux, des enregistrements transactionnels et bien plus encore, et les transformer rapidement en informations exploitables.

Les entreprises qui freinent ou retardent l’accès aux données externes prendront du retard. Le message est clair : les agents ont besoin d’informations en temps réel pour être compétents, s’adapter aux signaux opérationnels et prendre des décisions pertinentes. Les chiffres de 2020 ne suffiront pas en 2025.

Le « web scraping » offre un large accès mais pose des problèmes de fiabilité et de conformité

L’exploitation du web ouvert vous permet de gagner en rapidité. Il permet à l’intelligence artificielle d’accéder à un vaste ensemble de données publiques sans avoir besoin de conclure des accords formels ou d’intégrer des développeurs. C’est une option intéressante si vous construisez rapidement, en particulier sur des marchés concurrentiels.

Vos agents peuvent apprendre de n’importe où, des flux de médias sociaux, des articles d’actualité, des listes de produits, à grande échelle. Vous n’attendez pas des appels d’API limités ou des accords avec des fournisseurs qui traînent en longueur. Les outils de scraping d’aujourd’hui permettent aux agents d’agir plus comme des humains : ils font défiler, cliquent, rendent du JavaScript. Ils se déplacent rapidement. Et dans des cas d’utilisation tels que le prototypage, l’étude de marché ou l’exécution de projets parallèles, il peut être judicieux de privilégier la vitesse et l’étendue.

Mais c’est là que les choses se gâtent. Les données récupérées ne sont pas conçues pour les systèmes d’intelligence artificielle. Elles sont formatées pour des yeux humains, et non pour des entrées propres. Cela signifie que vous passez de précieuses heures d’ingénierie à nettoyer, normaliser et corriger les données lorsque les sites web changent de manière inattendue. C’est un travail de longue haleine. Keith Pijanowski, ingénieur en IA chez MinIO, a qualifié ce processus de « désordonné et inexact » – et il a raison.

Elle est également fragile. Deepak Singh, PDG d’AvairAI, l’a bien dit : le scraping, c’est « construire sur des sables mouvants ». Les sites changent souvent de présentation. Des CAPTCHA apparaissent. Les limites de taux sont atteintes. Vos scrapers tombent en panne, et soudain vos agents s’éteignent ou, pire, produisent des informations erronées ou biaisées.

Et il y a des risques. Gaurav Pathak, vice-président de l’IA chez Informatica, a fait remarquer que de nombreuses plateformes cachent désormais leurs données les plus précieuses derrière des API payantes. Krishna Subramanian, directeur de l’exploitation de Komprise, a ajouté que les entreprises s’inquiètent de la responsabilité dérivée, car l’utilisation de contenu récupéré sur les plateformes sociales, les forums et les sources d’information ne tombe pas toujours dans une zone de sécurité juridique.

Si vous exploitez des systèmes critiques, qui traitent des données clients, des transactions financières ou des questions de conformité, vous ne pouvez pas vous permettre la volatilité. Le scraping est peut-être rapide et flexible, mais il est imprévisible et exposé. Utilisez-le lorsque la rapidité vaut le risque, et non lorsque l’intégrité est essentielle.

Les intégrations API fournissent un accès structuré, fiable et conforme aux données.

Les intégrations d’API ne sont pas seulement une question d’ingénierie propre, mais aussi de contrôle. Lorsque vos agents d’IA effectuent des transactions, engagent des clients ou analysent des données financières, vous avez besoin de données précises, traçables et mises à jour selon vos conditions, et non celles de quelqu’un d’autre.

C’est ce que font les API. Qu’elles soient basées sur REST, GraphQL ou SOAP, ces connexions offrent des données de haute qualité dans le cadre d’un contrat stable. Vous ne devinez pas les mises en page HTML et vous ne réagissez pas aux modifications du front-end. Vous obtenez des réponses structurées, versionnées pour une compatibilité ascendante, souvent soutenues par des accords de niveau de service. En cas de panne, vous savez qui est responsable, tout comme vos responsables de la conformité.

Dans les environnements réglementés, les soins de santé, les banques, les entreprises SaaS, ce type de structure n’est pas facultatif. Elle garantit la traçabilité, l’auditabilité et la clarté sur la manière dont les données circulent dans vos systèmes. Comme le dit Neeraj Abhyankar, vice-président des données et de l’IA chez R Systems, les intégrations par le biais d’API ou de transferts de fichiers sécurisés apportent la stabilité et la conformité nécessaires à l’application et à la gouvernance dans tous les secteurs.

Cette fiabilité est la raison pour laquelle des leaders comme Gaurav Pathak, vice-président d’Informatica, continuent d’encourager les entreprises à donner la priorité aux intégrations. Contrairement aux sources raclées, les API s’appuient sur des accords juridiques et des contrats de données prévisibles, ce qui élimine toute ambiguïté et réduit les risques juridiques.

Mais il y a aussi des inconvénients. Vous êtes tributaire du fournisseur de la plateforme. Si un champ nécessaire manque dans l’API ou si les taux d’appel sont limités, c’est votre limite. Une authentification complexe, un onboarding ou des négociations de partenariat peuvent retarder l’accès pendant des mois. Plusieurs grandes plateformes (Instagram, Reddit, Salesforce) ont réduit ou restreint l’accès à l’API d’une manière qui a pris les développeurs au dépourvu.

Mais le compromis est généralement payant. Pour les agents d’IA qui prennent des décisions ayant un impact sur le chiffre d’affaires, la sécurité ou la conformité, cette prévisibilité est essentielle. Les intégrations vous offrent une infrastructure de données sur laquelle vous pouvez compter lorsque les enjeux sont élevés.

Le choix entre le scraping et les intégrations dépend du cas d’utilisation et de la tolérance au risque.

Il n’existe pas de méthode unique adaptée à tous les cas d’utilisation. Votre approche des données externes doit correspondre à votre profil de risque opérationnel et au degré d’incertitude que vous pouvez vous permettre. Dans les cas d’utilisation à évolution rapide, les observateurs du marché, les observateurs de l’opinion publique ou les premiers prototypes de produits, le scraping peut permettre de faire le travail assez rapidement. Mais lorsque les décisions entraînent des coûts, une exposition à la conformité ou un risque de réputation, les intégrations d’API constituent la voie la plus sûre.

Réfléchissez à ce que vous attendez de l’IA. Lire les titres ? Très bien, grattez. Effectuer une vérification de crédit en temps réel ou extraire des documents de conformité ? Cela nécessite une structure, une authentification et une couverture juridique. Deepak Singh, PDG d’AvairAI, souligne que « si des erreurs peuvent coûter de l’argent, de la réputation ou de la conformité, utilisez les canaux officiels ».

Près de 50 % des organisations déploient déjà entre six et vingt agents d’IA, selon le rapport 2025 AI Agents Report de Salt Security. Il s’agit d’une large surface de déploiement, avec différentes fonctions s’appuyant sur différents types de données. Et selon l’étude 2025 de McKinsey, les industries qui mènent ce changement, comme les soins de santé, les médias et les technologies de l’information, ont des empreintes de risque très différentes en matière de données. Il est important de contextualiser votre stratégie de données en conséquence.

L’erreur consiste à présenter cela comme un choix binaire. La véritable décision porte sur l’adéquation. Vous devez faire correspondre la méthode au travail. Les dirigeants doivent pousser leurs équipes de données et d’ingénierie à évaluer objectivement chaque besoin de données. Quelle est la source de vérité ? Quel est le degré de volatilité que vous pouvez accepter ? Quels sont les modes de défaillance tolérables ?

Il n’y a pas de réponse universelle. La bonne approche dépend des conséquences d’une erreur.

Les approches hybrides permettent de basculer dynamiquement entre le scraping et les intégrations API.

Les systèmes intelligents s’adaptent. Dans le cas des agents d’IA, cela signifie qu’il ne faut pas s’enfermer dans une seule façon d’accéder aux données externes. De plus en plus d’équipes construisent des cadres flexibles, des couches hybrides qui permettent aux agents de passer du scraping à l’intégration d’API en fonction de la tâche, de la disponibilité des données ou des conditions du système.

Il ne s’agit pas d’une complexité excessive. C’est de la précision. Parfois, les API sont lentes à fournir des mises à jour ou n’exposent pas l’image complète. Parfois, le scraping est rapide mais plus risqué, et n’est viable que dans des contextes à faible enjeu. Lorsque vous combinez les deux, vous équilibrez la couverture et la fiabilité.

Neeraj Abhyankar, vice-président chargé des données et de l’IA chez R Systems, a confirmé que son équipe était déjà en train de le faire. Ils ont construit des couches agentiques qui peuvent tirer dynamiquement des données structurées pour les transactions et les flux de travail réglementés, tout en puisant dans des sources publiques pour améliorer la visibilité et le contexte. Cette séparation garantit que les chemins critiques sont toujours alimentés en données propres et conformes, tandis que les éléments périphériques utilisent des entrées flexibles pour stimuler l’utilité.

Les systèmes hybrides permettent aux équipes de donner la priorité à la stabilité là où c’est important et à l’agilité là où elle est permise. Vous ne sacrifiez pas la structure pour la portée, vous déployez les deux, de concert, avec des mécanismes de contrôle clairs.

Les dirigeants devraient demander à leurs équipes chargées des produits, de l’ingénierie et des données à quelle fréquence elles revoient leur logique d’approvisionnement. Ce type d’architecture configurable permet aux agents d’évoluer et de rester fonctionnels même si les fournisseurs mettent à jour les API, si les environnements juridiques changent ou si les structures de données publiques évoluent.

Il n’est pas nécessaire de choisir une voie et de s’y engager à vie. Vous avez besoin de systèmes suffisamment intelligents pour savoir quand changer, et d’une infrastructure suffisamment solide pour le supporter.

Le déploiement stratégique à long terme favorise les intégrations structurées, basées sur les API, plutôt que le scraping.

Le scraping est peut-être rapide et flexible, mais il n’est pas conçu pour des opérations critiques à long terme. Les API le sont. Lorsque la conformité, la fiabilité et la gouvernance sont des priorités, les intégrations structurées vous offrent l’infrastructure dont vous avez besoin pour évoluer, sans compromettre la confiance.

À mesure que les agents d’IA s’intègrent dans des flux de travail autonomes, approuvant des prêts, gérant des revenus, manipulant des données personnelles, chaque entrée doit être vérifiable, autorisée et auditable. Vous ne pouvez pas opérer à ce niveau en utilisant des données tirées d’un frontend sans schéma, contexte ou garanties.

Krishna Subramanian, directeur de l’exploitation de Komprise, l’a dit clairement : les intégrations ne sont pas seulement techniquement propres, elles constituent une « stratégie bien architecturée pour la consommation de l’entreprise ». Ce type de structure protège non seulement les opérations, mais aussi la réputation. Il crée une base de référence pour la manière dont les agents interagissent avec des systèmes où l’erreur n’est pas acceptable.

Deepak Singh, PDG d’AvairAI, a mis en garde contre une dépendance excessive à l’égard du scraping. Il l’a exprimé en termes pragmatiques : lorsque le résultat affecte des clients réels, des budgets ou des lois, vous avez besoin de données stables, précises et autorisées à chaque fois. L’idée de dépendre d’une source de vérité non gouvernée dans cet environnement ne tient tout simplement pas la route, d’autant plus que les plateformes web renforcent les restrictions et les conditions d’utilisation concernant l’accès aux données.

L’orientation de l’industrie indique une évolution dans ce domaine. De plus en plus de plateformes web ferment l’accès au public, limitent les robots d’indexation de l’IA et font de l’API d’entreprise la norme. Elles envoient ainsi un message. Si vous voulez des systèmes fiables et évolutifs, vous devez passer par des canaux officiels.

Les dirigeants qui planifient des stratégies d’IA à long terme devraient considérer les intégrations non pas comme une étape supplémentaire, mais comme une exigence minimale. Si vous vous souciez de la gestion des risques, de la préservation des données et du maintien des performances dans le temps, la réponse est structurée et contractuelle. C’est là que le contrôle existe. C’est là que sont construits les systèmes prêts pour l’avenir.

Faits marquants

• Les agents d’intelligence artificielle ont besoin de données externes en temps réel pour rester pertinents : Les bases de connaissances internes ne suffisent pas, les agents ont besoin d’informations en temps réel pour effectuer des tâches et prendre des décisions en fonction du contexte. Les dirigeants doivent donner la priorité aux pipelines de données dynamiques pour maintenir la compétitivité opérationnelle.
• Le scraping offre la rapidité mais manque de stabilité et de conformité : Le scraping peut offrir un accès rapide et étendu aux données, mais il s’accompagne d’obligations juridiques, techniques et de maintenance. N’utilisez le scraping que pour des tâches complémentaires à faible risque, et non pour les opérations principales.
• Les intégrations API apportent structure, confiance et conformité : Les API fournissent des données propres et fiables adaptées aux environnements réglementés et à fort enjeu. Les décideurs devraient privilégier les intégrations pour les applications d’entreprise qui exigent une gouvernance et une préparation à l’audit.
• Le choix entre le scraping et les API dépend de l’exposition au risque : les systèmes critiques à haut risque exigent des intégrations structurées, tandis que le scraping peut convenir à des contextes expérimentaux à faible risque et à évolution rapide. Évaluez les risques et la sensibilité des données avant de choisir une méthode.
• Les approches hybrides offrent souplesse et contrôle : Les systèmes qui basculent dynamiquement entre les API et le scraping optimisent la portée sans sacrifier la fiabilité. Les dirigeants devraient investir dans des architectures adaptables qui alignent les stratégies de sourcing sur le contexte de l’entreprise.
• La mise à l’échelle à long terme favorise les intégrations structurées plutôt que le « scraping » : Le scraping se casse facilement et n’offre aucune garantie, tandis que les API assurent la stabilité, la clarté juridique et le contrôle à long terme. Faites de l’intégration structurée le fondement des déploiements d’IA prêts pour l’entreprise.